顔のトラッキング

 

顔のトラッキングを含む顔画像データで計算を実行するコンピュータ ビジョンのブランチです。ソフトウェアのこのタイプの AR と VR アプリケーションの将来的に明確な役割を果たしているし、e-コマース、セキュリティ、ビデオ ゲーム、および通信業界の未来に影響を与えるでしょう。

IT 研究は私たち自身の顔のトラッキング アルゴリズムと開発でかなりの成功を見ています。当社のソフトウェア サポート RGB センサーだけでなく、将来の奥行きセンサー構成では、RGB + として知られている顔の特徴追跡深度データを含めることは顔のトラッキングでの重要な開発人間の顔と咬合の堅牢な 3 次元再構成できるように。オクルー ジョンにより、帽子、メガネ、正しくレンダリングされる顔周りの後ろや、ユーザーが自分の頭を回すときに宝石類などのコンテンツ。これは様々 なヘッド摩耗製品のサンプリングのための消費者魅力的で現実的な経験を与えます。

人間の顔のための理想的な augmentations 必要があります変更し、ユーザーの顔の表情の変化に基づき適応。ゲームは、映画または化粧品業界における製品評価も顔のトラッキングを使用する場合、これは必要です。この顔の特徴の追跡、現在の世代の携帯電話のハードウェアに利用可能なサポート要件を IT 研究技術に対応します。

人間の顔の高忠実度の復元 3 D を作成する能力がより多くの内臓の長距離コミュニケーション、製品の中古可視化の改善のための新たな扉、ビデオ ゲーム、強化されたセキュリティ対策だけでなく、アプリケーションの他の領域の増加の浸漬を開きます。

顔のトラッキング

 

顔のトラッキングを含む顔画像データで計算を実行するコンピュータ ビジョンのブランチです。ソフトウェアのこのタイプの AR と VR アプリケーションの将来的に明確な役割を果たしているし、e-コマース、セキュリティ、ビデオ ゲーム、および通信業界の未来に影響を与えるでしょう。

IT 研究は私たち自身の顔のトラッキング アルゴリズムと開発でかなりの成功を見ています。当社のソフトウェア サポート RGB センサーだけでなく、将来の奥行きセンサー構成では、RGB + として知られている顔の特徴追跡深度データを含めることは顔のトラッキングでの重要な開発人間の顔と咬合の堅牢な 3 次元再構成できるように。オクルー ジョンにより、帽子、メガネ、正しくレンダリングされる顔周りの後ろや、ユーザーが自分の頭を回すときに宝石類などのコンテンツ。これは様々 なヘッド摩耗製品のサンプリングのための消費者魅力的で現実的な経験を与えます。

人間の顔のための理想的な augmentations 必要があります変更し、ユーザーの顔の表情の変化に基づき適応。ゲームは、映画または化粧品業界における製品評価も顔のトラッキングを使用する場合、これは必要です。この顔の特徴の追跡、現在の世代の携帯電話のハードウェアに利用可能なサポート要件を IT 研究技術に対応します。

人間の顔の高忠実度の復元 3 D を作成する能力がより多くの内臓の長距離コミュニケーション、製品の中古可視化の改善のための新たな扉、ビデオ ゲーム、強化されたセキュリティ対策だけでなく、アプリケーションの他の領域の増加の浸漬を開きます。

次世代センサー

 

コンピュータ ビジョンの進化の感覚のハードウェアの進歩に依存しています。歴史的に、使用するスマート デバイスのカメラ モジュールのモバイル コンピュータ ビジョン; の主要な焦点となっています。ただし、異なる種類のセンサーはより洗練された経験との相互作用を有効にします。心のこれらの目標を IT 研究 '熱タッチ' 自分のポートフォリオに技術 – 我々 は私達の指によってそれらの左の暖かさをセンシングを通して触れるオブジェクトを特定するシステムを統合しています。ユーザーは、インターフェイスを作成するユニークな 2 つの間、現実の世界と物理的相互作用を通じてシーンで仮想のコンテンツを操作できます。

コンピュータ ビジョンにおける影響を作っている別の新興技術は、深さセンサー、または"RGB D"構成です。深さセンシング直接、シーン内の距離のオブジェクトを決定する問題を解決して正確な生成する既存の視覚情報とリアルタイムで環境の規模を修正復元と統合することができます。これは非常に具体的な製品中古可視化、機器継手、ジェスチャーや顔トラッキングと一緒に使用。また、RGB D センサーは、ビューアーに近い実際のオブジェクトの背後にある仮想コンテンツのオクルー ジョンを有効にする、事実上すべての AR は、重要な達成経験をより現実的かつ実環境に統合されました。

次世代センサー

 

コンピュータ ビジョンの進化の感覚のハードウェアの進歩に依存しています。歴史的に、使用するスマート デバイスのカメラ モジュールのモバイル コンピュータ ビジョン; の主要な焦点となっています。ただし、異なる種類のセンサーはより洗練された経験との相互作用を有効にします。心のこれらの目標を IT 研究 '熱タッチ' 自分のポートフォリオに技術 – 我々 は私達の指によってそれらの左の暖かさをセンシングを通して触れるオブジェクトを特定するシステムを統合しています。ユーザーは、インターフェイスを作成するユニークな 2 つの間、現実の世界と物理的相互作用を通じてシーンで仮想のコンテンツを操作できます。

コンピュータ ビジョンにおける影響を作っている別の新興技術は、深さセンサー、または"RGB D"構成です。深さセンシング直接、シーン内の距離のオブジェクトを決定する問題を解決して正確な生成する既存の視覚情報とリアルタイムで環境の規模を修正復元と統合することができます。これは非常に具体的な製品中古可視化、機器継手、ジェスチャーや顔トラッキングと一緒に使用。また、RGB D センサーは、ビューアーに近い実際のオブジェクトの背後にある仮想コンテンツのオクルー ジョンを有効にする、事実上すべての AR は、重要な達成経験をより現実的かつ実環境に統合されました。

用いた光源推定法

 

拡張現実感経験とリアリズムの説得力のあるレベルを達成するために、コンテンツが存在する環境の照明条件を模倣することが重要です。人間として、私たちは照明に関して正しく動作しない物を痛感とこれらのオブジェクトはすぐに不自然と認識されています。仮想物体の影の彼らの近くに、実際のオブジェクトの影と同じ方向にプロジェクトがありますと同様に反射した光を。

IT 研究コヒーレント照明技術はリアルタイムでシーンの照明条件を推定し、シーン内の仮想オブジェクトにこれらの条件を基にできます。仮想コンテンツが自然で、整合性を周囲の照明条件に表示される拡張現実感経験になります。IT 研究の動的な照明技術はリアルタイムで動作する現実世界の環境の変化する照明条件を反映します。

用いた光源推定法

 

拡張現実感経験とリアリズムの説得力のあるレベルを達成するために、コンテンツが存在する環境の照明条件を模倣することが重要です。人間として、私たちは照明に関して正しく動作しない物を痛感とこれらのオブジェクトはすぐに不自然と認識されています。仮想物体の影の彼らの近くに、実際のオブジェクトの影と同じ方向にプロジェクトがありますと同様に反射した光を。

IT 研究コヒーレント照明技術はリアルタイムでシーンの照明条件を推定し、シーン内の仮想オブジェクトにこれらの条件を基にできます。仮想コンテンツが自然で、整合性を周囲の照明条件に表示される拡張現実感経験になります。IT 研究の動的な照明技術はリアルタイムで動作する現実世界の環境の変化する照明条件を反映します。

スラム

 

コンピュータ ビジョン アプリケーションで重要な要件には観察および未知環境を理解することが含まれます。これは、1 つは完全に新しい、環境内の情報を強化したい場合に特に重要になります。同時の局在とマッピング (SLAM) はそれらの周囲の参照の地図を作成すると同時に、未知の環境でそれ自身をローカライズするためのデバイスができます手法です。

IT 研究であるスラムの独自のバージョンを開発しています。

精度-標準のモバイル デバイスでも。IT 研究スラム未知環境または「3 D マーカレストラッ キング」として知られている内の拡張コンテンツを使用できます。スラムと環境またはオブジェクトを再構築できる 1 時間その後必要に応じてとして多くのアプリケーションで使用するため保存します。他の追跡の構成が特徴抽出のための十分なとき屋内環境向け拡張現実感経験の作成に挑戦したときのユニークな利点があります。

スラム

 

コンピュータ ビジョン アプリケーションで重要な要件には観察および未知環境を理解することが含まれます。これは、1 つは完全に新しい、環境内の情報を強化したい場合に特に重要になります。同時の局在とマッピング (SLAM) はそれらの周囲の参照の地図を作成すると同時に、未知の環境でそれ自身をローカライズするためのデバイスができます手法です。

IT 研究であるスラムの独自のバージョンを開発しています。

精度-標準のモバイル デバイスでも。IT 研究スラム未知環境または「3 D マーカレストラッ キング」として知られている内の拡張コンテンツを使用できます。スラムと環境またはオブジェクトを再構築できる 1 時間その後必要に応じてとして多くのアプリケーションで使用するため保存します。他の追跡の構成が特徴抽出のための十分なとき屋内環境向け拡張現実感経験の作成に挑戦したときのユニークな利点があります。

視覚探索

 

IT 研究連続ビジュアル検索技術の超大型化研究の強力なクラウド サーバーを使用してプロセスを拡張現実感のアプリケーション イメージ認識をスケールします。

画像の数百万のデータベースは、クライアント側から送信されたイメージとの一致を急速にチェックできます。結果は視覚の検索できるソリューションを私たちの周辺に壮大なスケールで項目の増強: 製品梱包、アートワークへの技術的なマニュアルから。この技術はまたデータ管理ソリューションは、データとコンテンツは、デバイスからクラウドに一致する画像をオフロードすることとして機能します。これは cpu より良いバッテリ寿命と軽量化の負荷に貢献します。

視覚探索

 

IT 研究連続ビジュアル検索技術の超大型化研究の強力なクラウド サーバーを使用してプロセスを拡張現実感のアプリケーション イメージ認識をスケールします。

画像の数百万のデータベースは、クライアント側から送信されたイメージとの一致を急速にチェックできます。結果は視覚の検索できるソリューションを私たちの周辺に壮大なスケールで項目の増強: 製品梱包、アートワークへの技術的なマニュアルから。この技術はまたデータ管理ソリューションは、データとコンテンツは、デバイスからクラウドに一致する画像をオフロードすることとして機能します。これは cpu より良いバッテリ寿命と軽量化の負荷に貢献します。

3 D 物体追跡

 

IT 研究は、3 D オブジェクト トラッキング技術で業界をリードします。機能との追跡、ビジュアルオドメトリ エッジベースの組み合わせを通じて当社の技術は追跡し、現実世界のオブジェクトではなく、単純な 2次元マーカ構成を増強することができます。

3次元物体追跡現実感における新しい機会を開きます: 機械コンポーネント デジタル情報で注釈を付けることができます、追加の製品情報やプロモーション、消費財を拡張することができます、デジタル エンターテイメントを現実の世界に自然ブレンドすることができます。

IT 研究が最近統合機能ベースの追跡および追跡の端に基づくハイブリッド追跡として知られている非常に堅牢なシステム。この構成は、両方のアプローチの強さを組み合わせることでさらに高い精度と堅牢性を提供します。

3 D 物体追跡

 

IT 研究は、3 D オブジェクト トラッキング技術で業界をリードします。機能との追跡、ビジュアルオドメトリ エッジベースの組み合わせを通じて当社の技術は追跡し、現実世界のオブジェクトではなく、単純な 2次元マーカ構成を増強することができます。

3次元物体追跡現実感における新しい機会を開きます: 機械コンポーネント デジタル情報で注釈を付けることができます、追加の製品情報やプロモーション、消費財を拡張することができます、デジタル エンターテイメントを現実の世界に自然ブレンドすることができます。

IT 研究が最近統合機能ベースの追跡および追跡の端に基づくハイブリッド追跡として知られている非常に堅牢なシステム。この構成は、両方のアプローチの強さを組み合わせることでさらに高い精度と堅牢性を提供します。

マルチ メディア社会の分析


マルチ メディア コンテンツをされて生産し、前例のない速度でインターネット経由で共有します。たとえば、以上 100 万画像は毎日と共有のビデオ 1 億時間は毎年、共有します。データのこの猛攻撃、自動的に画像やビデオの内容を理解する能力がコンテンツ ベースの検索、類似アイテムの検索、パーソナライズされたコンテンツの検索、プライバシー保護などのアプリケーションを有効にして社会的なネットワーク上のマルチ メディア コンテンツの流れをモデリングのために重要です。このような機能は、新製品と以前専用の研究および知性のグループなしで可能されていない世界の地理的政治的または軍事的イベント上のバイラルなコンテンツ (例えば、ミーム)、顧客からのフィードバックに関する情報を収集するためコスト効率の高いソリューションを提供できます。

IT 研究開発ネットワーク ・ モデルと視覚的内容の理解、コンテンツ ベースの検索、オンラインでのプライバシー保護に焦点を当てる大規模マルチ メディア解析ツールのスイート。これらのソフトウェア ツールを組み込むオブジェクト、シーン、活動、シーンのテキスト、およびオーディオ信号を検出するためにマルチ メディアにおける最新の最新の技術の制約のない画像や動画に埋め込まれます。これらのテクニックは、共同で分析し、データへの関心のパターンを検出する使用されます。潜在的プライバシー敏感な材料とイメージについて誤って、web 上で共有するそれの 1 つの例研究の進行中のプロジェクトはユーザーに警告するプライバシー顧問の開発。当社のツール、現実世界の大規模なデータの高精度を実証しているし、多様なアプリケーション ドメインに適応することができます。さらに、高度な可視化ツールが統合された IT 研究とシームレスな検索エクスペリエンスを web ブラウザーで許可およびユーザーの関連性フィードバックを組み込むことにより検索精度を向上させる相互作用。



映像と音声の特徴量の抽出による大規模マルチ メディア アーカイブの検索システムのアーキテクチャ。検索結果は、洗練されました。
反復的なユーザー フィードバック。
 

「抜け目がない暴徒」の洗練された検索結果
 

検索結果を視覚的に類似したスタイルに基づいて。

マルチ メディア社会の分析


マルチ メディア コンテンツをされて生産し、前例のない速度でインターネット経由で共有します。たとえば、以上 100 万画像は毎日と共有のビデオ 1 億時間は毎年、共有します。データのこの猛攻撃、自動的に画像やビデオの内容を理解する能力がコンテンツ ベースの検索、類似アイテムの検索、パーソナライズされたコンテンツの検索、プライバシー保護などのアプリケーションを有効にして社会的なネットワーク上のマルチ メディア コンテンツの流れをモデリングのために重要です。このような機能は、新製品と以前専用の研究および知性のグループなしで可能されていない世界の地理的政治的または軍事的イベント上のバイラルなコンテンツ (例えば、ミーム)、顧客からのフィードバックに関する情報を収集するためコスト効率の高いソリューションを提供できます。

IT 研究開発ネットワーク ・ モデルと視覚的内容の理解、コンテンツ ベースの検索、オンラインでのプライバシー保護に焦点を当てる大規模マルチ メディア解析ツールのスイート。これらのソフトウェア ツールを組み込むオブジェクト、シーン、活動、シーンのテキスト、およびオーディオ信号を検出するためにマルチ メディアにおける最新の最新の技術の制約のない画像や動画に埋め込まれます。これらのテクニックは、共同で分析し、データへの関心のパターンを検出する使用されます。潜在的プライバシー敏感な材料とイメージについて誤って、web 上で共有するそれの 1 つの例研究の進行中のプロジェクトはユーザーに警告するプライバシー顧問の開発。当社のツール、現実世界の大規模なデータの高精度を実証しているし、多様なアプリケーション ドメインに適応することができます。さらに、高度な可視化ツールが統合された IT 研究とシームレスな検索エクスペリエンスを web ブラウザーで許可およびユーザーの関連性フィードバックを組み込むことにより検索精度を向上させる相互作用。



映像と音声の特徴量の抽出による大規模マルチ メディア アーカイブの検索システムのアーキテクチャ。検索結果は、洗練されました。
反復的なユーザー フィードバック。
 

「抜け目がない暴徒」の洗練された検索結果
 

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活動の認識と行動分析


IT 研究活動を識別し、人や車両の環境との相互作用に基づく行動の理解のためのソリューションの開発の専門知識をしています。基になる概念の場所、オブジェクト、およびアクティビティを実行するなどのビデオに含まれている静的および動的な証拠記述子に基づいて行動パターンを認識することです。当社のソリューションはパワフルで数学的表現に基づいており、監視およびサッカーの動画を通りなど多様で困難な実世界のシナリオで示した。

現在-、-最新の動画像認識の進歩に加えて、これらの機能は動画像理解で課題を克服するために必要な: 任意のイベントとオブジェクト スタイル、品質、およびシーンの無限数の認識。

 


活動の認識と行動分析


IT 研究活動を識別し、人や車両の環境との相互作用に基づく行動の理解のためのソリューションの開発の専門知識をしています。基になる概念の場所、オブジェクト、およびアクティビティを実行するなどのビデオに含まれている静的および動的な証拠記述子に基づいて行動パターンを認識することです。当社のソリューションはパワフルで数学的表現に基づいており、監視およびサッカーの動画を通りなど多様で困難な実世界のシナリオで示した。

現在-、-最新の動画像認識の進歩に加えて、これらの機能は動画像理解で課題を克服するために必要な: 任意のイベントとオブジェクト スタイル、品質、およびシーンの無限数の認識。

 


ビデオからの 3次元復元


広域ビデオ センサーも、2 番目と数百テラバイト規模で、ミッションは、このデータのダウンリンクとアーカイブを圧縮する効率的な方法の必要性を作成するのに数ギガバイトの raw の映像データを生成できます。利用可能な標準的な圧縮技術があるが、世界が 3 D で静的であるという事実をしないするどれも。この概念は、IT 研究は大幅に 3 D モデルを用いた広域映像の圧縮を向上させる技術を開発しています。

このような方法でビデオを圧縮するには、最初のステップは、前景と背景を分離し、動的シーン要素を区別します。動的な要素を表現する必要がありますを決定する、短い、長い、および非常に長期的な変化に影響を与えるのシーンを考慮する重要です。どの要素を表示する必要があります決定することでフォーカス圧縮を有効にする 3 D モデルと背景を交換することができます。この 3 D モデルには、視点とシーンを完全に理解するために必要な時間依存外観データが含まれます。圧縮この種を通じて、重要なストレージと効率利得を摂取されてますます大量のデータセットに対して必要があります。

 

ビデオからの 3次元復元


広域ビデオ センサーも、2 番目と数百テラバイト規模で、ミッションは、このデータのダウンリンクとアーカイブを圧縮する効率的な方法の必要性を作成するのに数ギガバイトの raw の映像データを生成できます。利用可能な標準的な圧縮技術があるが、世界が 3 D で静的であるという事実をしないするどれも。この概念は、IT 研究は大幅に 3 D モデルを用いた広域映像の圧縮を向上させる技術を開発しています。

このような方法でビデオを圧縮するには、最初のステップは、前景と背景を分離し、動的シーン要素を区別します。動的な要素を表現する必要がありますを決定する、短い、長い、および非常に長期的な変化に影響を与えるのシーンを考慮する重要です。どの要素を表示する必要があります決定することでフォーカス圧縮を有効にする 3 D モデルと背景を交換することができます。この 3 D モデルには、視点とシーンを完全に理解するために必要な時間依存外観データが含まれます。圧縮この種を通じて、重要なストレージと効率利得を摂取されてますます大量のデータセットに対して必要があります。

 

コンテンツ ベースのビデオと画像検索


IT 研究複数 AFRL と DARPA のプログラムからコンテンツ ベースの画像検索の重要な機能を開発しています。摂取、事前処理し着信ビデオフィードの安定化し識別し、マウントと車両の移動物体を特徴付けます。モーションディ スクリプター (キネマティック、変形、および関節のモーションを含む)、外観記述子 (色や形を含む)、および動作記述子などのより複雑なビデオ記述子 (ランニング、運ぶ、車両など u ターン、および他の多く) より深い意味内容を特徴付けます。

このセマンティック分析ライブ特別な ops の担当者にアラートを有効にしすることができますミッションの成功に重要なビデオ ストリームで予期しないまたは不審な活動をキューすることができます。さらに、高度な法医学機能により、大規模なデータセットから関心のある活動の遡及検索。

IT 研究、政府への無制限の権限を持つ IT 研究のイメージとビデオの搾取と検索ツールキット (KWIVER) の一部として Forge.mil に、画像とビデオの分析機能し始めています。フォージの機能。ミルには、現在研究のリアルタイム WAMI 追跡システムにはのそれの完全なソース コードが含まれます。KWIVER の機能を追加する計画し、政府と商業共同編集者からの持続的な開発コミュニティを構築することを望みます。


サンプルの検索結果クエリ「表示するすべての人たちを運んでいる」

コンテンツ ベースのビデオと画像検索


IT 研究複数 AFRL と DARPA のプログラムからコンテンツ ベースの画像検索の重要な機能を開発しています。摂取、事前処理し着信ビデオフィードの安定化し識別し、マウントと車両の移動物体を特徴付けます。モーションディ スクリプター (キネマティック、変形、および関節のモーションを含む)、外観記述子 (色や形を含む)、および動作記述子などのより複雑なビデオ記述子 (ランニング、運ぶ、車両など u ターン、および他の多く) より深い意味内容を特徴付けます。

このセマンティック分析ライブ特別な ops の担当者にアラートを有効にしすることができますミッションの成功に重要なビデオ ストリームで予期しないまたは不審な活動をキューすることができます。さらに、高度な法医学機能により、大規模なデータセットから関心のある活動の遡及検索。

IT 研究、政府への無制限の権限を持つ IT 研究のイメージとビデオの搾取と検索ツールキット (KWIVER) の一部として Forge.mil に、画像とビデオの分析機能し始めています。フォージの機能。ミルには、現在研究のリアルタイム WAMI 追跡システムにはのそれの完全なソース コードが含まれます。KWIVER の機能を追加する計画し、政府と商業共同編集者からの持続的な開発コミュニティを構築することを望みます。


サンプルの検索結果クエリ「表示するすべての人たちを運んでいる」

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